Influence of vegetative cover on snowpack mercury speciation and stocks in the greening Canadian subarctic region
Notice bibliographique
Résumé
A notable greening and warming of the Arctic and Subarctic due to climate change has uncertain implications for the global cycling of mercury (Hg). Snowpacks are dynamic reservoirs for Hg susceptible to solar radiation and wind pumping, with vegetative cover potentially altering Hg photochemistry. However, the impact of northern greening on the transformation of major Hg species and on Hg stocks remain poorly understood. Temporal surface snow and snowpit sampling was conducted under tree canopies and open tundra sites at the boreal-tundra ecotone in Nunavik, Canada. Maximum (mean) concentrations of 69.1 ng/L (8.8 ng/L) total mercury (HgT) and 46.9 ng/L (5.5 ng/L) reactive mercury (HgR) were measured in forest surface snow, with maximums attributed to rapid atmospheric oxidation events. Significant post-depositional reductions were recorded in the bay, tundra, and forest (67–99% HgR) and suggested greater Hg sequestration may occur under tree canopies. Increasing methylmercury (MeHg), HgT, and dissolved organic carbon (DOC) concentrations were detected across a vegetation gradient shifting towards humic-like organic matter. Notably, springtime depth profiles presented an approximate 12-fold greater accumulation of HgT under tree canopies compared to open tundra (p < 0.01), with up to 16-times higher stocks (HgT, MeHg, DOC) at elevated vegetation density (p < 0.05). In the North, increasing vegetation cover and surface warming may favor Hg accumulation and methylation in snowpacks, facilitated by interactions with organic matter, and further enriched by the reduced wind and solar exposure experienced under forest canopies. • Springtime Hg stocks increase with vegetation density at the tundra-boreal ecotone. • Reactive Hg species are quickly removed from snow (67–99 %) after deposition. • Organic matter may drive Hg accumulation in snowpacks under tree canopies. • Greater Hg transfer in snowmelt predicted with greening and warming of the subarctic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».